Курсы по Vibe-кодингу

Курс для разработчиков, применяющих генеративный ИИ в повседневной работе с кодом. Вы освоите промпт-инжиниринг (few-shot, Chain-of-Thought, ReAct), архитектуру Retrieval Augmented Generation (RAG) для работы с документацией и legacy-кодом, а также создание автономных агентов (MCP-серверы, режимы Plan-Code-Ask-Debug).

Практика включает генерацию тестов (Pest/PHPUnit), рефакторинг процедурного PHP и Bitrix-кода в ООП. Отдельный модуль — безопасность и этика: защита от промпт-инъекций, предотвращение утечек данных, лицензионная чистота сгенерированного кода.

Как работают большие языковые модели (LLM): токены, контекстное окно, температура. Системные и пользовательские промпты. Техники: Few-shot, Chain-of-Thought, ReAct. Борьба с галлюцинациями и проверка фактов.

IDE и расширения: Cursor, Windsurf, Continue, Cline, Kilo Code.

CLI & Терминал: использование ИИ в консоли (Claude Code, Gemini CLI, OpenCode).

Spec-driven development: сначала пишем спецификацию (Markdown / OpenAPI), затем генерируем код.

Что такое Retrieval Augmented Generation (RAG) простыми словами. Виды Retrieval Augmented Generation (RAG): от простого поиска по документации до GraphRAG.

Использование ИИ для рефакторинга и объяснения legacy-кода.

Автономные агенты и их режимы: Plan-Code-Ask-Debug. Протокол Model Context Protocol (MCP). Навыки (Skills). Субагенты.

Тестирование: генерация unit-тестов, интеграционных тестов и тест-кейсов.

Промпт-инъекции (Prompt Injection) в коде и приложениях. Утечка данных: как не отправить секреты компании в OpenAI. Лицензионная чистота сгенерированного кода.

Генерация миграций и моделей Eloquent. Рефакторинг старого процедурного кода в ООП. Написание тестов в Pest / PHPUnit. Вайб-кодинг (vibe coding).

Курс посвящён интеграции генеративного ИИ в разработку на C# и .NET: от повседневной работы в IDE до внедрения RAG-архитектуры и автономных агентов. Вы познакомитесь с техниками промптинга (Few-shot, Chain-of-Thought, ReAct), освоите инструменты (Cursor, Windsurf, Claude Code) и научитесь строить RAG-системы для работы с документацией и кодом.

Практика включает генерацию unit-тестов, использование Entity Framework через нейросети и интеграцию Semantic Kernel в .NET-приложения. Отдельный модуль — безопасность: защита от промпт-инъекций и утечек данных.

Как работают большие языковые модели (LLM): токены, контекстное окно, температура. Системные и пользовательские промпты. Техники: Few-shot, Chain-of-Thought, ReAct. Борьба с галлюцинациями и проверка фактов.

IDE и расширения: Cursor, Windsurf, Continue, Cline, Kilo Code.

CLI & Терминал: использование ИИ в консоли (Claude Code, Gemini CLI, OpenCode).

Spec-driven development: сначала пишем спецификацию (Markdown / OpenAPI), затем генерируем код.

Что такое Retrieval Augmented Generation (RAG) простыми словами. Виды Retrieval Augmented Generation (RAG): от простого поиска по документации до GraphRAG.

Использование ИИ для рефакторинга и объяснения legacy-кода.

Автономные агенты и их режимы: Plan-Code-Ask-Debug. Протокол Model Context Protocol (MCP). Навыки (Skills). Субагенты.

Тестирование: генерация unit-тестов, интеграционных тестов и тест-кейсов.

Промпт-инъекции (prompt injection) в коде и приложениях. Утечка данных: как не отправить секреты компании в OpenAI. Лицензионная чистота сгенерированного кода.

Entity Framework: генерация миграций и сложных LINQ-запросов. Работа с NuGet-пакетами и документацией. Интеграция с Semantic Kernel (Microsoft-стек для ИИ). Вайб-кодинг (vibe coding).